Análisis estático de software Pubblico Deposited
Uno de los aspectos más importantes a mitigar en el desarrollo de sistemas de alta calidad es el número de defectos presentes en el código fuente debido a que estos podrían manifestarse como fallos durante fases posteriores a la codificación. Por esta razón, se han diseñado múltiples prácticas de ingeniería de software encargadas de descubrir la mayor cantidad posible de dichos defectos, siendo el Análisis Estático Automatizado (ASA) una de las más prometedoras. Sin embargo, aquellas herramientas que se ocupan de llevar a cabo esta práctica presentan una gran desventaja, la cual es la generación de un elevado número de posibles defectos y cuya relevancia es imperceptible a la correcta funcionalidad del sistema (alertas no accionables), provocando un gran consumo de tiempo al momento de inspeccionar cada una de ellas. Por lo anterior, el presente trabajo de investigación hace uso del aprendizaje maquinal para crear una Técnica de Identificación de Alertas Accionables (AAIT) como una forma de incorporar el ASA al Proceso de Desarrollo de Software (PDS). Para dos proyectos de software ajenos entre sí, se han generado múltiples reportes de alertas de análisis estático, los cuales han sido transformados en conjuntos de vectores de 46 Características de Alerta (CA) que sirven para construir y evaluar diferentes modelos de clasificación de alertas con el fin de aumentar el número de defectos relevantes descubiertos (alertas accionables) luego de concluir la fase de codificación y previo a la fase de pruebas. Los resultados obtenidos muestran que la utilización de modelos internos o externos al proyecto (es decir, la construcción de modelos con base en las alertas de un proyecto y su ejecución sobre las alertas del mismo proyecto o de otro) ofrecen un desempeño promedio (exactitud, precisión y sensibilidad) del 96.4% y del 71.1% respectivamente. Adicionalmente, el análisis realizado sobre el impacto que produciría la ejecución de nuestro mejor modelo externo predice que se lograría una eficiencia de eliminación de defectos del 90.0% a costa de un aumento del 47.16% sobre el tiempo total invertido en la corrección de dichos defectos respecto a un PDS que no incorpore ASA, permitiendo aumentar el número de defectos relevantes descubiertos en un 42.9% y disminuir el número de alertas irrelevantes en un 56.0%
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